毕设 基于大数据情感分析的网络舆情分析系统(源码+论文)
简介
今天学长向大家介绍一个大数据毕设项目
毕设分享 基于大数据情感分析的网络舆情分析系统(源码+论文)
🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)
- 难度系数：3分
- 工作量：4分
- 创新点：4分
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实现效果
毕业设计 基于大数据情感分析的网络舆情分析系统
1 课题背景
在文本挖掘领域，文本聚类是一类常见而又重要的数据挖掘手段，同时也是很多其他挖掘操作的前置工作。顾名思义，聚类即按照某些特征和规则将整个数据集分成若干组的过程，各个组内元素在某些特征方面具有较高的相似性，而组间元素则在这些特征方面具有较大的差异性，所得到的各个组即为一个聚类，也常称之为“簇”。聚类作为一种无监督的机器学习方法，无需人工对数据进行标注和训练，自动化程度高。目前已被广泛应用于计算机科学、情报学、社会学、生物学等多个领域。随着互联网的高速发展，文本聚类在Web数据处理相关方面应用尤其广泛，例如推荐系统、网络舆情、各类文本挖掘及相关应用。
本项目收集了微博相关热点文章数据，并对评论进行情感分析统计，建立web可视化系统。
2 实现效果
主界面
3 文本情感分析
在了解了基于统计方法的情感分析模型优缺点之后，我们看一下深度学习文本分类模型是如何进行文本情感分析分类的。深度学习的一个优势就是可以进行端到端的学习，而省略的中间每一步的人工干预步骤。基于预训练模型生成的词向量，深度学习首先可以解决的一个重要问题就是情感词典的构建。下面我们会以集中典型的文本分类模型为例，展示深度文本分类模型的演进方向和适用场景。
3 Django
Django简介
Python下有多款不同的 Web 框架，Django是最有代表性的一种。许多成功的网站和APP都基于Django。
Django是一个开源的Web应用框架，由Python写成。
Django采用了MVC的软件设计模式，即模型M，视图V和控制器C。
Django的特点
强大的数据库功能：用python的类继承，几行代码就可以拥有一个动态的数据库操作API，如果需要也能执行SQL语句。
自带的强大的后台功能：几行代码就让网站拥有一个强大的后台，轻松管理内容。
优雅的网址：用正则匹配网址，传递到对应函数。
模板系统：强大，易扩展的模板系统，设计简易，代码和样式分开设计，更易管理。
缓存系统：与memcached或其它缓存系统联用，表现更出色，加载速度更快。
国际化：完全支持多语言应用，允许你定义翻译的字符，轻松翻译成不同国家的语言。
基本框架图
架构图介绍
生产部署环境一般用UWSGI和Gunicorn部署，两者的区别后面系列文章会讲到。
我将django架构分为 网络层，计算层，存储层。
网络层 由wsgi容器解析socket，转化成wsgi协议数据包；
计算层 也就是网上盛传的MVC结构，这同时也是一种设计模式；
存储层 框架对各种数据库服务器的封装；
安装
pip install django使用
#!/usr/bin/env python'''Django's command-line utility for administrative tasks.'''importosimportsysdefmain():'''Run administrative tasks.'''os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE','newsServer.settings')try:fromdjango.core.managementimportexecute_from_command_lineexceptImportErrorasexc:raiseImportError("Couldn't import Django. Are you sure it's installed and ""available on your PYTHONPATH environment variable? Did you ""forget to activate a virtual environment?")fromexc execute_from_command_line(sys.argv)if__name__=='__main__':main()4 爬虫
网络爬虫是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。爬虫对某一站点访问，如果可以访问就下载其中的网页内容，并且通过爬虫解析模块解析得到的网页链接，把这些链接作为之后的抓取目标，并且在整个过程中完全不依赖用户，自动运行。若不能访问则根据爬虫预先设定的策略进行下一个 URL的访问。在整个过程中爬虫会自动进行异步处理数据请求，返回网页的抓取数据。在整个的爬虫运行之前，用户都可以自定义的添加代理，伪 装 请求头以便更好地获取网页数据。爬虫流程图如下：
相关代码
defgetnewsdetail(url):# 获取页面上的详情内容并将详细的内容汇集在news集合中result=requests.get(url)result.encoding='utf-8'soup=BeautifulSoup(result.content,features="html.parser")title=getnewstitle(soup)iftitle==None:returnNonedate=getnewsdate(soup)mainpage,orimainpage=getmainpage(soup)ifmainpage==None:returnNonepic_url=getnewspic_url(soup)videourl=getvideourl(url)news={'mainpage':mainpage,'pic_url':pic_url,'title':title,'date':date,'videourl':videourl,'origin':orimainpage,}returnnewsdefgetmainpage(soup):''' @Description：获取正文部分的p标签内容，网易对正文部分的内容通过文本前部的空白进行标识\u3000 @:param None '''ifsoup.find('div',id='article')!=None:soup=soup.find('div',id='article')p=soup.find_all('p')fornumbersinrange(len(p)):p[numbers]=p[numbers].get_text().replace("\u3000","").replace("\xa0","").replace("新浪","新闻")text_all=""foreachinp:text_all+=each logger.info("mainpage:{}".format(text_all))returntext_all,pelifsoup.find('div',id='artibody')!=None:soup=soup.find('div',id='artibody')p=soup.find_all('p')fornumbersinrange(len(p)):p[numbers]=p[numbers].get_text().replace("\u3000","").replace("\xa0","").replace("新浪","新闻")text_all=""foreachinp:text_all+=each logger.info("mainpage:{}"+text_all)returntext_all,pelse:returnNone,Nonedefgetnewspic_url(soup):''' @Description：获取正文部分的pic内容，网易对正文部分的图片内容通过div中class属性为“img_wrapper” @:param None '''pic=soup.find_all('div',class_='img_wrapper')pic_url=re.findall('src="(.*?)"',str(pic))fornumbersinrange(len(pic_url)):pic_url[numbers]=pic_url[numbers].replace("//",'https://')logging.info("pic_url:{}".format(pic_url))returnpic_url5 项目分享
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